| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究内容与主要创新点 | 第14页 |
| ·论文结构概要 | 第14-16页 |
| 第二章 医学图像分割原理与方法概述 | 第16-31页 |
| ·医学图像分割原理 | 第16-17页 |
| ·医学图像分割方法分类 | 第17-27页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第17-20页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第20-22页 |
| ·基于特定理论的图像分割 | 第22-27页 |
| ·医学图像分割结果的评价 | 第27-30页 |
| ·区域间对比性 | 第28-29页 |
| ·区域内部均匀性 | 第29页 |
| ·计算费用 | 第29页 |
| ·算法收敛鲁棒性 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于模糊加权熵的医学图像多阈值分割 | 第31-46页 |
| ·模糊最大熵原则 | 第31-35页 |
| ·图像模糊集合 | 第31-32页 |
| ·模糊 C-分类 | 第32-33页 |
| ·模糊 C-分类的熵 | 第33页 |
| ·隶属函数 | 第33-35页 |
| ·模糊加权熵定义 | 第35-38页 |
| ·模糊熵公式 | 第35-36页 |
| ·条件熵公式 | 第36-37页 |
| ·模糊加权熵 | 第37-38页 |
| ·隶属函数的选择 | 第38-39页 |
| ·基于模糊加权熵的医学图像分割 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于自适应免疫遗传算法的医学图像分割 | 第46-60页 |
| ·遗传算法概述 | 第46-47页 |
| ·遗传算法与传统优化算法比较 | 第47-50页 |
| ·传统优化算法 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的发展 | 第49-50页 |
| ·自适应免疫遗传算法 | 第50-56页 |
| ·生物免疫机制与免疫算法 | 第50-51页 |
| ·免疫遗传算法的算法描述 | 第51-52页 |
| ·免疫算子及其改进 | 第52-54页 |
| ·遗传算子参数设置的改进 | 第54-56页 |
| ·自适应免疫遗传算法在医学图像分割中的应用 | 第56-59页 |
| ·遗传算法的实现 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于MUMFORD-SHAH模型医学图像分割 | 第60-71页 |
| ·水平集分割法 | 第60-62页 |
| ·基于 MUMFORD-SHAH模型的 C-V法 | 第62-65页 |
| ·Mumford-Shah模型 | 第62-64页 |
| ·简化 Mumford-Shah模型 | 第64页 |
| ·水平集方法求解 | 第64-65页 |
| ·基于梯度混合 MUMFORD-SHAH模型 | 第65-68页 |
| ·C-V法存在问题分析 | 第65-66页 |
| ·基于梯度混合模型 | 第66-67页 |
| ·混合模型参数设置准则 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-73页 |
| ·本文总结 | 第71-72页 |
| ·进一步研究工作 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录一:读研期间发表和录用论文目录 | 第78-79页 |
| 附录二:读研期间主持与参与项目目录 | 第79页 |